Notice bibliographique
Résumé
Python is a versatile scripting language that is widely used in industry and academia. In bioinformatics, there are multiple packages supporting data analysis with Python that range from biological sequence analysis with Biopython to structural modeling and visualization with packages like PyMOL and PyRosetta, to numerical computation and advanced plotting with NumPy/SciPy. In the proteomics community, Python began to be widely used around 2012 when several mature Python packages were published including pymzML, Pyteomics and pyOpenMS. This has led to an ever-increasing interest in the Python programming language in the proteomics and mass spectrometry community. The number of publications referencing or using Python has risen eight fold since 2012 (compared with the same time period before 2012), with multiple open-source Python packages now supporting mass spectrometric data analysis and processing. Computing and data analysis in mass spectrometry is very diverse and in many cases must be tailored to a specific experiment. Often, multiple analysis steps have to be performed (identification, quantification, post-translational modification analysis, filtering, FDR analysis etc.) in an analysis pipeline, which requires high flexibility in the analysis. This is where Python truly shines, due to its flexibility, visualization capabilities and the ability to extend computation with a large number of powerful libraries. Python can be used to quickly prototype software, combine existing libraries into powerful analysis workflows while avoiding the trap of re- inventing the wheel for a new project. Here, we will describe data analysis with Python using the pyOpenMS package. An extended documentation and tutorial can also be found online at https://pyopenms.readthedocs.io . To allow the reader to follow all steps in the tutorial, we will also describe the installation process of the software. Our installation is based on Anaconda, an open- source Python distribution that includes the Spyder integrated development environment (IDE) that allows development with pyOpenMS in a graphical environment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,104 | 0,153 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».